基于深度学习的人脸美丽预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·深度学习研究现状 | 第11-12页 |
| ·人脸美丽研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要内容与安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第16-22页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·深度学习 | 第17-18页 |
| ·卷积神经网 | 第18-20页 |
| ·反卷积神经网 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 人脸美丽图像库的构建 | 第22-28页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于人脸检测的图像筛选与校正 | 第22-25页 |
| ·人脸检测技术 | 第22-23页 |
| ·基于OPENCV的人脸区域定位与校正 | 第23-25页 |
| ·人脸美丽图像库 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 基于ADN的人脸特征提取与分析 | 第28-38页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·网络结构和参数 | 第28-31页 |
| ·图像预处理 | 第31-32页 |
| ·无监督网络训练 | 第32-34页 |
| ·人脸特征的可视化分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于ADN的人脸美丽预测模型 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·人脸美丽预测模型 | 第38-40页 |
| ·人脸美丽分类器 | 第40-46页 |
| ·Logistic回归 | 第40-41页 |
| ·支持向量机 | 第41-44页 |
| ·KNN | 第44-45页 |
| ·预测性能指标 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
